Anova

Páginas: 5 (1028 palabras) Publicado: 24 de junio de 2012
ANÁLISIS DE VARIANZA

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)
Es un método de prueba de igualdad de 3 ó más medias poblacionales, por medio del análisis de las varianzas muestrales.

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA
• Características
- ANOVA ayuda a evitar el rechazo de una hipótesis nula verdadera (error tipo I) utilizando una prueba de igualdad de varias medias. - Los métodos de ANOVA utilizan ladistribución F.

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA
- Este método está basado en una comparación de dos estimados diferentes de la varianza común de las distintas poblaciones:
1. La varianzas entre muestras 2. La varianza dentro de las muestras

Distribución F
1. La distribución F no es simétrica: está sesgada hacia la derecha. 2. Los valores F pueden ser 0 o positivos, pero no pueden ser negativos. Distribución F
3. Existe una distribución F diferente para cada par de grados de libertad para el numerador y el denominador. 4. Los valores críticos de F se localizan en tablas.

• En este método esta basado en un valor de P Valor de P (pequeño); como de 0.05 ó menor, se rechaza la igualdad de las dos medias. Valor de p (grande); no se rechaza la igualdad de las dos medias

1 FACTOR:se utiliza porque los datos muestrales están separados en grupos según una característica o factor.

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)

2 FACTORES: Permite comparar poblaciones separadas en categorías por medio de 2 características.

ANOVA DE UN FACTOR
(una entrada)
• Se utiliza para probar la hipótesis de que 3 ó más medias poblacionales son iguales. Ho: µ1= µ2= µ3

ANOVA DE UN FACTOR(una entrada)
1. Un valor de P (pequeño) conduce al rechazo de la Ho de igualdad de medias. Un valor P grande, no rechace la Ho de igualdad de medias
2. Uso de los siguientes valores: - Suma de cuadrados (SC) - Cuadrados medios (CM)

• ANOVA de un factor o ANOVA de una entrada. Se llama así porque empleamos una sola propiedad o característica para categorizar las poblaciones (tratamiento ofactor) • Tratamiento o factor: Es una propiedad o característica que nos permite distinguir entre sí a las distintas poblaciones.
Disminución de inflación en articulaciones tratamiento ninguno n, x, s diclofenaco ibuprofeno dexsametasona

Requisitos
1. Las poblaciones tienen distribuciones que son aproximadamente normales. Si una distribución es muy diferente a la normal, se utiliza la prueba deKruskal-Wallis.

Requisitos
2. Las poblaciones tienen la misma varianza 2 (o desviación estándar ) Cuando los tamaños muestrales son iguales, o casi iguales, las varianzas pueden diferir de tal forma que la más grande sea hasta nueve veces el tamaño de la más pequeña. (los resultados de ANOVA siguen siendo confiables).

Requisitos
3. Las muestras son aleatorias simples.

4. Lasmuestras son independientes entre si. 5. Las diferentes muestras provienen de poblaciones que están categorizadas de una sola forma.

Prueba de Hipótesis. Procedimiento 1. Utilizar un programa estadístico. 2. Identificar el valor de P en los resultados
Nota: Existen pruebas que pueden utilizarse para identificar las medias específicas que son diferentes, se conocen como procedimientos de comparaciónmúltiple.

3. Si el valor P , no rechazo de Ho.

Nota: Existen pruebas que pueden utilizarse para identificar las medias específicas que son diferentes, se conocen como procedimientos de comparación múltiple.

• Prueba de hipótesis
1. Las hipótesis son: Ho: µ1= µ2= µ3 Ha: es la aseveración de que al menos una de las medias es diferente de las otras 2. Utilizar un programa estadísticopara obtener el resultado de ANOVA
Source: Treatment: Error: Total: DF: 3 16 19 SS: 4.682415 4.35724 9.039655 MS: 1.560805 0.272327 Test Stat, F: 5.731353 Critical F: 3.238868 P-Value: 0.007348

Rechazar la hipótesis nula Rechazar la igualdad de medias

3. Buscar el valor de P
0.007348 4. conclusión
Puesto que el valor de P es menor que el de significancia de = 0.05, rechazamos Ho. Existe...
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